Nana - Nana to Kaoru

안녕하세요, 여기 제 또 다른 네이치 LoRA입니다. 이 LoRA는 "나나와 카오루" 시리즈의 나나를 생성하기 위한 것입니다.

이 LoRA는 CivitAI 트레이너를 사용하여 한 캐릭터와 여러 스타일을 함께 학습할 수 있는 가능성을 테스트하기 위해 제작되었습니다. 결과는 예상보다 훨씬 뛰어났습니다.

면책 조항: 이 LoRA는 NSFW 콘텐츠를 생성하도록 고안되지 않았지만, 그런 이미지를 생성하는 데 사용될 수 있으므로 주의하시기 바랍니다 :)

기본 버전

이 버전은 다음과 같은 키워드를 사용합니다:

n4n4            <-- 캐릭터를 생성하기 위한 키워드
bow             <-- (선택 사항) LoRA 강도를 낮출 때 유용합니다

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from_anime      <-- 이 태그는 성공적으로 학습되었지만, 학습에 사용된 이미지의 품질이 낮아 현재는 부정적 태그로 작동합니다(세부 사항 섹션을 참고하세요)

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from_manga      <-- 만화 스타일로 나나를 묘사하려면 이 태그를 사용하세요. 흑백 이미지나 일반 이미지 모두에 적용 가능합니다(흑백 이미지를 생성하려면 "monochrome" 및 "greyscale" 태그와 함께 사용하세요)

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from_illustration <-- 이 태그는 시리즈의 일러스트레이션과 유사한 스타일로 이미지를 생성합니다. 배경에 부드러운 편향(특히 색 그라데이션 배경)이 있으므로, 특정 배경을 원한다면 프롬프트에 명확히 기술하고 "간단한 배경" 같은 일반적인 표현만 사용하지 마세요

LoRA 강도는 원하는 결과에 따라 0.5에서 1 사이로 설정하세요(자세한 내용은 "세부 사항" 섹션을 참조하세요). 저는 일반적으로 0.7 ~ 0.8 정도의 강도를 추천합니다.

저는 주로 Euler 샘플러를 사용해 테스트했지만, 사용 중인 모델에 적합한 다른 샘플러를 사용해도 큰 문제는 없습니다.

모델과의 호환성 면에서는 대부분의 모델에서 잘 작동하지만, 모델에 따라 LoRA 강도를 조정해야 할 수 있습니다(예: hassaku 모델을 사용할 경우 LoRA 강도를 낮추지 않으면 색상이 과도하게 채도 높아지는 문제가 발생합니다).

세부 사항:

이 버전은 33장의 이미지로 학습되었으며, 각 소스(만화, 애니메이션, 일러스트레이션)에서 약 10장씩 사용하여 캐릭터에 대한 명확한 인식과 스타일에 대한 대략적인 이해를 확보했습니다.

모델은 편향이 있는지 여러 번 테스트했으며, 그 결과는 다음과 같습니다.

(이 섹션의 테스트는 anylora ckpt pruned 버전을 사용하여 512*768 해상도, 40스텝, inpaint, highres.fix, adetailer를 사용하지 않고 수행되었습니다)

테스트 1

첫 번째 테스트는 LoRA가 n4n4 개념을 학습했는지 확인하는 것이었습니다. 보시다시피 LoRA 강도가 0.5부터 생성 결과에 명확한 영향을 주며 의도한 대로 작동합니다(PS: 캐릭터의 의상은 특별히 지정되지 않았으므로 "school_uniform" 또는 "white_shirt" 같은 표현을 추가로 명시해야 할 수 있습니다).

테스트 3~5는 동일한 LoRA 강도를 동일한 순서로 적용했으며(상단은 긍정 프롬프트, 하단은 부정 프롬프트에서 결과를 테스트했습니다)

테스트 2

두 번째 테스트는 LoRA가 카메라 각도에 편향이 있는지 확인하기 위해, LoRA 강도 1로 여러 각도를 반복 테스트한 결과입니다. 카메라 각도를 명시하면 문제 없이 작동하며, 각도를 명시하지 않으면 "상반신" 이미지, 즉 "카우보이 샷" + "초상화" 카메라 각도와 유사한 결과를 생성하는 경향이 있습니다.

테스트 3

세 번째 테스트는 "from_anime" 태그를 긍정 프롬프트(상단 이미지)와 부정 프롬프트(하단 이미지)에 사용했을 때의 결과를 확인하는 것이었습니다.

LoRA 강도 0.5에서 0.7 사이에서 이 태그는 스타일에 크게 영향을 미칩니다. 긍정 프롬프트에 사용하면 품질이 낮은 이미지를 생성하지만, 부정 프롬프트에 사용하면 생성 과정이 더 안정적으로 됩니다.

테스트 4

네 번째 테스트는 "from_manga", "greyscale", "monochrome" 태그를 긍정 프롬프트(상단 이미지)와 부정 프롬프트(하단 이미지)에 사용했을 때의 결과를 확인하는 것이었습니다.

보시다시피, 긍정 프롬프트에 이 태그를 사용하면 만화 스타일과 정확히 일치하며, 부정 프롬프트에 사용하면 모델이 "일러스트레이션" 또는 "만화 커버" 스타일에 더 가까운 이미지를 생성하도록 유도합니다. 이 경우, 일러스트레이션에서 흔히 보이는 나나의 두꺼운 입술 문제도 발생하지 않습니다.

테스트 5

다섯 번째 테스트는 "from_illustration" 태그를 긍정 프롬프트(상단 이미지)와 부정 프롬프트(하단 이미지)에 사용했을 때의 결과를 확인하는 것이었습니다.

두 경우 모두 만족스러운 결과를 얻었지만, 부정 프롬프트에 사용할 경우 NSFW 스타일의 이미지가 생성될 수 있음을 명시해둡니다.

참고: 대부분의 테스트에서 저는 이 태그(또는 "from_manga" 태그, 때로는 둘을 결합하여 멋진 결과를 얻었습니다)를 사용했지만, 특정 결과를 얻기 위해 이 태그의 강도를 조정해야 할 수 있습니다(예: 멋진 이미지를 얻었지만 나나의 입이 이상하게 생성되었습니다. 이는 카메라 각도가 너무 좁고 "from_illustration" 태그가 두꺼운 입술을 강제로 생성하려 했기 때문이었고, 해결책은 이 태그의 강도를 0.7 ~ 0.8로 낮추는 것이었습니다).

테스트 6

이 테스트는 스타일 태그("from_manga"와 "from_illustration"을 긍정 프롬프트에, "from_anime"을 부정 프롬프트에)를 혼합했을 때의 결과를 이해하기 위해 수행되었습니다.

LoRA 강도를 최대로 설정해도 결과는 안정적이지만, LoRA 강도 1로 이 전략을 사용할 때는 스타일 태그의 강도를 조정하는 것이 좋습니다. 일반적인 경험 법칙은 두 태그 강도의 합이 1.5를 넘지 않도록 하는 것입니다.

결론

이 LoRA는 제 가장 우수한 LoRA는 아니며, 대부분의 사용자에게 유용하지 않을 수 있습니다. 그러나 아래 이유로 여전히 공유하고자 합니다.

첫째, 생성 결과가 꽤 훌륭하며, 이 캐릭터에 대한 다른 LoRA는 찾지 못했습니다.

둘째, 고품질 데이터셋의 중요성을 강조하고자 합니다. 학습에 사용된 애니메이션 이미지의 품질이 너무 낮았고, 이 이미지들을 사용하지 않았다면 LoRA 성능이 더 나아졌을 것입니다.

셋째, LoRA를 테스트하고 자신이 쏟은 모든 생각과 노력을 정리하는 과정이 학습량을 크게 증가시킨다고 진심으로 믿기 때문입니다.

언제나처럼 이 모델이 마음에 드신다면, 생성물을 공유해주고 저를 지원하기 위해 버즈를 기부해 주세요 :)